parameter_expressions Modul
Definiert Funktionen, die in „HyperDrive“ verwendet werden können, um einen Hyperparametersuchbereich zu beschreiben
Diese Funktionen werden verwendet, um verschiedene Typen von Hyperparameterverteilungen anzugeben. Die Verteilungen werden definiert, wenn Sie die Stichprobenentnahme für einen Hyperparametersweep konfigurieren. Wenn Sie beispielsweise die RandomParameterSampling-Klasse verwenden, können Sie eine Stichprobe aus einer Gruppe diskreter Werte oder einer Verteilung kontinuierlicher Werte auswählen. In diesem Fall können Sie mit der choice-Funktion diskrete Werte und mit der uniform-Funktion eine Verteilung kontinuierlicher Werte generieren.
Beispiele für die Verwendung dieser Funktionen finden Sie im Tutorial unter https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters.
Functions
choice
Gibt diskrete Optionen für die Stichprobenentnahme an.
choice(*options)Parameter
| Name | Beschreibung |
|---|---|
|
options
Erforderlich
|
Liste der Optionen, die Sie auswählen können |
Gibt zurück
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
|
Der stochastische Ausdruck. |
lognormal
Gibt einen gemäß „exp(normal(mu, sigma))“ ermittelten Wert zurück.
Der Logarithmus des Rückgabewerts wird normalerweise verteilt. Bei der Optimierung ist diese Variable darauf beschränkt, positiv zu sein.
lognormal(mu, sigma)Parameter
| Name | Beschreibung |
|---|---|
|
mu
Erforderlich
|
Der Mittelwert der Normalverteilung. |
|
sigma
Erforderlich
|
Die Standardabweichung der Normalverteilung. |
Gibt zurück
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
|
Der stochastische Ausdruck. |
loguniform
Gibt eine einheitliche Protokollverteilung an.
Gibt einen gemäß „exp(uniform(min_value, max_value))“ ermittelten Wert zurück, sodass der Logarithmus des Rückgabewerts einheitlich verteilt ist. Bei der Optimierung ist diese Variable auf das Intervall „[exp(min_value), exp(max_value)]“ beschränkt.
loguniform(min_value, max_value)Parameter
| Name | Beschreibung |
|---|---|
|
min_value
Erforderlich
|
Der Mindestwert im Bereich ist „exp(min_value)“ (einschließlich). |
|
max_value
Erforderlich
|
Der Maximalwert im Bereich ist „exp(max_value)“ (einschließlich). |
Gibt zurück
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
|
Der stochastische Ausdruck. |
normal
Gibt einen realen Wert an, der mit dem Mittelwert „mu“ und der Standardabweichung „sigma“ normalverteilt ist.
Bei der Optimierung ist dies eine uneingeschränkte Variable.
normal(mu, sigma)Parameter
| Name | Beschreibung |
|---|---|
|
mu
Erforderlich
|
Der Mittelwert der Normalverteilung. |
|
sigma
Erforderlich
|
Standardabweichung der Normalverteilung. |
Gibt zurück
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
|
Der stochastische Ausdruck. |
qlognormal
Gibt einen Wert wie „round(exp(normal(mu, sigma)) / q) × q“ an.
Eignet sich für eine diskrete Variable in Bezug darauf, ob das Ziel angesichts der Größe der Variable stets problemlos erreicht werden kann, die auf einer Seite begrenzt ist.
qlognormal(mu, sigma, q)Parameter
| Name | Beschreibung |
|---|---|
|
mu
Erforderlich
|
Der Mittelwert der Normalverteilung. |
|
sigma
Erforderlich
|
Die Standardabweichung der Normalverteilung. |
|
q
Erforderlich
|
Der Glättungsfaktor. |
Gibt zurück
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
|
Der stochastische Ausdruck. |
qloguniform
Gibt eine einheitliche Verteilung in Form von „round(exp(uniform(min_value, max_value) / q) × q“ an.
Dies eignet sich für eine diskrete Variable in Bezug darauf, ob das Ziel angesichts der Größe des Werts stets problemlos erreicht werden kann, der sowohl nach oben als auch nach unten begrenzt sein sollte.
qloguniform(min_value, max_value, q)Parameter
| Name | Beschreibung |
|---|---|
|
min_value
Erforderlich
|
Der Mindestwert im Bereich (einschließlich). |
|
max_value
Erforderlich
|
Der Höchstwert im Bereich (einschließlich). |
|
q
Erforderlich
|
Der Glättungsfaktor. |
Gibt zurück
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
|
Der stochastische Ausdruck. |
qnormal
Gibt einen Wert wie „round(normal(mu, sigma) / q) × q“ an.
Eignet sich für eine diskrete Variable, die wahrscheinlich einen Wert um „mu“ annimmt, aber grundsätzlich unbegrenzt ist.
qnormal(mu, sigma, q)Parameter
| Name | Beschreibung |
|---|---|
|
mu
Erforderlich
|
Der Mittelwert der Normalverteilung. |
|
sigma
Erforderlich
|
Die Standardabweichung der Normalverteilung. |
|
q
Erforderlich
|
Der Glättungsfaktor. |
Gibt zurück
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
|
Der stochastische Ausdruck. |
quniform
Gibt eine einheitliche Verteilung in Form von „round(uniform(min_value, max_value) / q) × q“ an.
Dies eignet sich für einen diskreten Wert in Bezug darauf, ob das Ziel stets problemlos erreicht werden kann, das sowohl nach oben als auch nach unten begrenzt sein sollte.
quniform(min_value, max_value, q)Parameter
| Name | Beschreibung |
|---|---|
|
min_value
Erforderlich
|
Der Mindestwert im Bereich (einschließlich). |
|
max_value
Erforderlich
|
Der Höchstwert im Bereich (einschließlich). |
|
q
Erforderlich
|
Der Glättungsfaktor. |
Gibt zurück
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
|
Der stochastische Ausdruck. |
randint
Gibt eine Gruppe zufälliger ganzer Zahlen im Bereich [0, upper) an.
Die Semantik dieser Verteilung besteht darin, dass im Vergleich zu entfernteren ganzzahligen Werten in der Verlustfunktion keine Korrelation mehr zwischen ganzzahligen Werten im Nahbereich besteht. Diese Verteilung ist beispielsweise für das Beschreiben zufälliger Seeds geeignet. Wenn die Verlustfunktion eher mit ganzzahligen Werten im Nahbereich korreliert ist, sollten Sie wahrscheinlich eine der „quantisierten“ kontinuierlichen Verteilungen verwenden (z. B. „quniform“, „qloguniform“, „qnormal“ oder „qlognormal“).
randint(upper)Parameter
| Name | Beschreibung |
|---|---|
|
upper
Erforderlich
|
Die exklusive Obergrenze für den Bereich ganzer Zahlen. |
Gibt zurück
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
|
Der stochastische Ausdruck. |
uniform
Gibt eine einheitliche Verteilung an, welche Stichproben verwendet werden
uniform(min_value, max_value)Parameter
| Name | Beschreibung |
|---|---|
|
min_value
Erforderlich
|
Der Mindestwert im Bereich (einschließlich). |
|
max_value
Erforderlich
|
Der Höchstwert im Bereich (einschließlich). |
Gibt zurück
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
|
Der stochastische Ausdruck. |